Tag: time-series

Eine Zeitreihe ist eine Sequenz von Daten-Punkte mit Werten gemessen, die bei aufeinander folgenden Zeiten (entweder in kontinuierlichen oder diskreten Zeitabschnitten). Zeitreihen-Analyse nutzt diese natürlichen zeitlichen bestellen, Bedeutung zu extrahieren und trends aus den zugrunde liegenden Daten.

Berechnen Sie die Woche endend Datum in oracle mit Samstag wie die Woche Ende Datum

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Gegeben ein Feld in Oracle, die Datumsangaben enthält, wie würden Sie ausrechnen, was die Woche Enddatum mit Sonne bis Samstag wie unter der Woche. Zum Beispiel, wenn das Datum 1/26/2015 (das ist ein Montag), die die Abfrage

Wie, um zu bestimmen, lag in der Zeit-Serie?

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Arbeite ich an einer Zeit-Serie problem und wollen zu zerlegen, um einige grundlegende Informationen zum Thema lag. Ziel ist es, zu bewerten, lag der output-Variablen auf der Grundlage von änderungen in der variable ändern, die als Teil

Matplotlib entfernen interpolation für die fehlenden Daten

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Bin ich Plotten timeseries Daten mit Matplotlib und einige der Daten fehlt in der Reihenfolge. Matplotlib implizit verbindet der letzten zusammenhängenden Daten Punkt zum nächsten. Aber falls Daten fehlen, wird das Diagramm sieht hässlich aus. Im folgenden

Wie berechne rolling kumulative Produkt auf Pandas DataFrame

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Ich habe eine Zeitreihe von Renditen, rolling beta -, und Rollen-alpha in ein pandas DataFrame. Wie kann ich berechnen, rolling annualisierte alpha für die alpha-Spalte der DataFrame? (Ich will die äquivalent zu =PRODUKT(1+[Letzte 12 Monate])-1 in excel)

Finden Sie Zeitreihen-Objekt nach der Spalte name

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Habe ich einen Daten-frame-Objekt test dass Spaltennamen: > test a b c d e 1 -0.67 -0.02 -0.10 -0.22 -0.32 2 0.46 -1.51 -0.79 0.26 1.19 3 0.22 -0.18 -1.40 0.41 -0.32 4 -2.21 0.79 0.36 1.00

Importieren, große csv-Datei in R, Fehler Lesen.csv.ffdf

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Ich importieren möchten faily große Datei (40Mrows x 4columns). Ich landete mit ffbase, nach einem Versuch zu sqldf Versuchte ich base::read.csv : Es ist fehlgeschlagen. Ich habe versucht sqldf::sqldf: Er versäumt zu sagen, es konnte keine Zuweisung

Wie die Berechnung und plot der Zeitreihe Residuen? (R oder msexcel)

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Ich arbeite mit dem jährlichen Zeitreihen. Der Hauptzweck ist der Blick auf die Entwicklung im Laufe der Zeit. Ich plot der 'scatterplot' und fügen Sie dann die Trendlinie(mit MsExcell), um die Trendlinie. Wie könnte ich berechnen und

Zusammenfassung der Daten für jedes Jahr im R

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Ich habe Daten aus zwei Spalten. In einer Spalte Datum und in einer anderen Spalte es fließen Daten. War ich in der Lage, die Daten zu Lesen wie Sie Datum und flow-Daten. Ich verwendete den folgenden code:

ConvergenceWarning: Maximum-Likelihood-verlangsamt kernel-Laufzeit?

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Ich die sehr nicht-code-Objekt arma_order_select_ic damit findet man die niedrigsten Angaben Kriterium für chor Auswahl der p - und q-Werte. Ich bin nicht sicher, ob ich es richtig oder wenn der code nur stolpert auf einige Fehler...

Probleme zeichnen multivariaten Zeitreihen in R

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Ich habe eine Zeitreihe der 10 Objekte, gemessen entlang von 12 Stunden zu überwachen einer bestimmten Variablen. Die Zeitreihe gespeichert ist, in einen Daten-frame, wie dies: > myTS hr1 hr2 hr3 hr4 hr5 hr6 hr7 hr8 hr9

Zeitreihe-Vorhersage mittels Neuronaler Netze

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Ich arbeite seit über Neuronale Netze für verschiedene Zwecke in letzter Zeit. Ich habe großen Erfolg in Ziffer Anerkennung, XOR, und verschiedene andere einfache/Hallo Welt ' ish-Anwendungen. Möchte ich gegen die domain von Zeitreihen-Schätzung. Ich habe kein

Was bedeutet die lag-Funktion in R zu tun?

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Ich bin debugging-R-code, und ich bin ziemlich verwirrt, wie lag Funktion in R funktioniert. Zum Beispiel > x=c(0) > x [1] 0 > lag(x) [1] 0 attr(,"tsp") [1] 0 0 1 Weiteres Beispiel > x=c(0,0,0,1) > x

Wie kann ich KNN /K-Mittel-clustering von Zeitreihen in einem dataframe

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Angenommen, ein dataframe enthält 1000 Zeilen. Jede Zeile stellt eine Zeit-Serie. Dann baute ich eine DTW-Algorithmus zur Berechnung der Entfernung zwischen 2 Zeilen. Ich weiß nicht, was als Nächstes zu tun ist, um complish einer unüberwachten Klassifikation

R: index() oder index.xts() ändert die Werte von Datum einer Zeitreihe, warum?

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Möchte ich extrahieren Sie die Daten aus einer Zeitreihe, die mit getSymbols aber wenn ich in der index /index.xts-Funktion die zurückgegebenen Termine erscheinen einen Tag früher. Ich kann nicht verstehen, warum dieses Verhalten passiert in den folgenden

Aggregierte Zeitreihen von Woche zu Monat

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Davon ausgehen, eine timeseries ts-Frequenz(ts) = 52: Time Series: Start = c(2010, 34) End = c(2013, 25) Frequency = 52 ... Ich will Aggregat ts, so dass die Frequenz(ts) = 12. Wenn die neue Frequenz teilt die

Beste Weg zum speichern von Zeitreihendaten mit schweren schreiben und die hohe aggregation. (~1 Milliarde Punkte)

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Ich bin auf der Suche nach einem Weg, um Daten zu speichern, die mit einem timestamp. Jede Buchung kann 1 bis 10 Datenfelder. Kann ich Daten speichern als (time, key, value) mit einem einfachen data-Lösung oder SQL?

Tests für die Periodizität der laute biologische Daten: periodogram Bedeutung?

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Ich versuche zu analysieren, einige laut time-series data in R. Die Daten basieren auf dem CO2 Ausstoß der Tiere und Sie zeigen eine Art zyklische Periodizität, ich würde gerne zu charakterisieren. Ich würde es gerne testen die

Python - wie zum normalisieren von time-series-Daten

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Ich habe einen Datensatz von Zeitreihen-Beispiele. Ich möchte zur Berechnung der ähnlichkeit zwischen verschiedenen Zeitreihen-Beispiele, aber ich will nicht zu berücksichtigen, Unterschiede aufgrund der Skalierung (d.h. ich will sehen, auf ähnlichkeiten in der Form der Zeit-Serie, nicht

Wie auf Autokorrelation plot plot und die Partielle Autokorrelation plot in R mit ggplot2?

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Wie plot, ACF-plot und PACF Grundstück für ein Zeitreihen in R mit ggplot2? haben Sie den Versuch machte, der es noch??? InformationsquelleAutor Chaatak | 2016-07-31

Wie setup-1D-Faltung und LSTM in Keras

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Möchte ich nutzen, 1D-Conv Schicht durch LSTM Ebene zu klassifizieren, ein 16-Kanal-400-Zeitschritt-Signals. Den input-Form besteht aus: X = (n_samples, n_timesteps, n_features), wo n_samples=476, n_timesteps=400, n_features=16 sind die Anzahl der Proben, Zeitintervallen und Funktionen (oder den Kanälen) des

Pandas ausrichten mehrere dataframes mit TimeStamp-index

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Dieser wurde der Fluch meines Lebens für die letzten paar Tage. Ich habe zahlreiche Pandas Dataframes enthalten Zeitreihen mit unregelmäßigen Frequenzen. Ich versuche, richten Sie diese in einem einzigen dataframe. Unten ist ein code, mit Vertreter dataframes,

Fügen Sie fehlende xts/zoo Daten mit linear-interpolation in R

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Ich habe Probleme mit fehlenden Daten, aber ich habe keine NAs - andernfalls wäre einfacher zu handhaben... Meiner Daten sieht wie folgt aus: time, value 2012-11-30 10:28:00, 12.9 2012-11-30 10:29:00, 5.5 2012-11-30 10:30:00, 5.5 2012-11-30 10:31:00, 5.5

Möglichkeiten zu verbinden mongodb zu grafana

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Meine Frage ist, verschiedene Möglichkeiten zu verbinden mongodb mit grafana Link zur Referenz ? Sind auf der Suche nach einem Weg, um zu überwachen, MongoDB stats oder Ihre MongoDB Daten ? NÖ , ich brauche für die

Plotten stl mit Zeitreihen-Daten

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Ich bin versucht, stl um eine Aufschlüsselung der saisonalen und trend in meinem timeseries Daten. Ich tick-Daten, und erstellt habe ich ein ts-Objekt. Lief ich eine SQL-Abfrage, um die Daten in das Formular unten > x datetime

Hurst-Exponenten mit R

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Möchte ich berechnen, den Hurst-Exponenten mit R. gibt es eine Bibliothek oder eine eingebaute Funktion, die dies tun können? jede Anregung wird dankbar (auch Links zu Referenzen). danke update: vielen Dank an den Kommentar von Ben Bolker,

Computing Autokorrelation mit FFT Mit JTransforms Bibliothek

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Ich versuche zu berechnen Autokorrelation der Stichprobe windows in einer Zeitreihe mit dem code unten. Ich bin der Anwendung der FFT auf das Fenster, computing Größenordnungen von real-und Imaginärteil und Einstellung der imaginäre Teil null ist, schließlich

Wie fit ein VARMA time series-Modell R?

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Habe ich eine multivariate Zeitreihe mit vier Variablen x1, x2, x3, x4 (oder nennt vier univariate Zeitreihe X1, X2, X3, X4). Nach Prüfung jeder Serie, fand ich, dass jeder von Ihnen wäre ein ARIMA-Modell. Nach differenzierenden jede

Aggregation der Zeitreihe zur jährlichen Daten

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Überlegen, wir haben tägliche Zeitreihen von Aktienkursen (sagen wir, der FTSE-Index). Wir wollen berechnen, tägliche, monatliche und jährliche Renditen. Zur Berechnung der monatlichen und jährlichen Renditen, die wir haben, um aggregierte Zeitreihen-Daten in Monaten und Jahren. Im

allgemein lag in den Zeitreihen, panel Daten

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Ich habe einen Datensatz, der ähnlich wie dieser User Date Value A 2012-01-01 4 A 2012-01-02 5 A 2012-01-03 6 A 2012-01-04 7 B 2012-01-01 2 B 2012-01-02 3 B 2012-01-03 4 B 2012-01-04 5 Ich möchte

wie finden Sie die ähnlichkeit zwischen den beiden Kurven und der score von ähnlichkeit?

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Habe ich zwei Daten-sets (t,y1) und (t,y2). Diese Datenmengen optisch Aussehen gleichen, aber Ihre ist einige Zeit Verzögerung oder Größe verschieben. ich möchte zu finden, die ähnlichkeit zwischen den beiden Kurven (mit Angabe der Punktzahl von ähnlichkeit

wie zu entscheiden, p von ACF und q PACF in AR, MA, ARMA und ARIMA?

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Ich bin verwirrt über wie berechne p von ACF und q PACF in AR, MA, ARMA und ARIMA. Zum Beispiel, in R, verwenden wir die acf oder pacf zu Holen Sie sich die besten p und q.

Time series prediction using R

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Habe ich die folgenden R-code library(forecast) value <- c(1.2, 1.7, 1.6, 1.2, 1.6, 1.3, 1.5, 1.9, 5.4, 4.2, 5.5, 6, 5.6, 6.2, 6.8, 7.1, 7.1, 5.8, 0, 5.2, 4.6, 3.6, 3, 3.8, 3.1, 3.4, 2, 3.1, 3.2,

HighCharts - timeseries chart - unregelmäßige datetime-Intervall auf x-Achse

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Ich brauche, um ein Diagramm auf die x-Achse ist vom Typ 'datetime', haben aber unregelmäßigen Abständen: http://jsfiddle.net/cz6rL/ dies ist der code: $(function () { $('#chart1').highcharts({ chart: { zoomType: 'x', spacingRight: 20 }, title: { text: 'Incomes/Outcomes' },

Wie erstellen eines Punktdiagramms mit R?

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Die Daten sind eine Reihe von Datums-und Zeitangaben. date time 2010-01-01 09:04:43 2010-01-01 10:53:59 2010-01-01 10:57:18 2010-01-01 10:59:30 2010-01-01 11:00:44 … Mein Ziel war die Darstellung einer scatterplot-mit dem Datum auf der horizontalen Achse (x) und die

Schiebe-Fenster M-von-N-Form numpy.ndarray

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Habe ich ein numpy-array der Form (6,2) [[00,01], [10,11], [20,21], [30,31], [40,41], [50,51]] Brauche ich eine Schiebe-Fenster mit Schritt-Größe 1 und Größe der Fenster 3 gefällt das: [[00,01,10,11,20,21], [10,11,20,21,30,31], [20,21,30,31,40,41], [30,31,40,41,50,51]] Ich bin auf der Suche nach

JFreeChart - ändern SeriesStroke der chart-Linien vom festen in den gestrichelt in einer Zeile

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Die Antwort hier akzeptiert (JFreechart(Java) - gewusst Wie: zeichnen von Linien, die teilweise gestrichelte Linien und teilweise durchgezogene Linien?) hat mir geholfen, beginnen Sie den Pfad zu ändern meine seriesstroke Linien in meinem chart. Nachdem wir durch

Wie konvertieren von y%m%d%H-format "%Y%m%d %H:%M:%S" in time series data

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Wie konvertiere ich die y%m%d%H format in "%Y%m%d %H:%M:%S". Meine Termine laufen von 1970 bis 2010. Datum <- strptime(Z$V1,format = "%y%m%d%H",tz = "GMT") Verwenden strptime oder format Was du oben vorgeschlagen scheint zu funktionieren für mich: als

pandas dataframe resample, - pro Tag ohne Datum, Zeit, index

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Ich habe einen dataframe pandas in der folgenden form: timestamps light 7 2004-02-28 00:58:45 150.88 26 2004-02-28 00:59:45 143.52 34 2004-02-28 01:00:45 150.88 42 2004-02-28 01:01:15 150.88 59 2004-02-28 01:02:15 150.88 Hier beachten, dass der index nicht

Wie kann ich einfach berechnen Sie die rollenden/gleitenden Varianz einer Zeitreihe in python?

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Habe ich eine einfache Zeit-Serie, und ich bin kämpfen, um eine Schätzung der Varianz innerhalb eines gleitenden Fensters. Genauer gesagt, kann ich nicht begreifen einige Themen heraus, über die Art und Weise der Implementierung eines sliding-window-Funktion. Zum

berechnen Sie tägliche log-return in einen Daten-frame

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Ich bin ein Neuling in R und habe nur eine kurze Frage. Habe ich einen Daten-frame mit Zeitreihen finanzieller Daten und möchten berechnen Sie die log-returns von bestimmten Spalten. Als ich versuchte, es zu tun mit diff(log())

Folge der Zeit(Stunde)

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Habe ich versucht: seq( from=as.POSIXct("2012-1-1 0", tz="UTC"), to=as.POSIXct("2012-1-3 23", tz="UTC"), by="hour" ) Aber bekomme ich nur 1 Stunde(0:00:00) der Letzte Tag anstelle von 24 Stunden, eigentlich jede Stunde des Tages resultierte in nur einer Stunde(0:00:00), und ich

Einsetzen mit einer bestimmten Zeit?

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Ich bin auf der Suche durch alle InfluxDB Beispiele, und Sie alle scheinen einfügen mit der "jetzt Zeit" (Zeit einfügen). Es ist eine gut definierte "Zeit" - Feld, aber keines der Beispiele verwenden. Aufnahme, die Zeit eines

Effiziente Speicherung von Zeitreihendaten: mySQL oder flat-files? Viele Tabellen (oder Dateien) oder Abfragen, die mit WHERE-Bedingung?

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Was ist der beste Weg zum speichern von Zeitreihen-Daten von tausenden (aber könnte Millionen bald) real-Welt hardware-sensoren? Die sensoren selbst sind unterschiedlich, manche sind nur capture one variable, einige bis zu einem Dutzend. Brauche ich zum speichern

rrd-tool-alternative für high volume

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Ich bin daran interessiert zu wissen, wenn es irgendeine alternative zu rrdtool für die Protokollierung von Zeit-Serien-Daten. Ich bin auf der Suche auf etwas, das skaliert werden kann, die für eine große Anzahl von Geräten zu überwachen.

Konvertieren von float-Serie in eine ganzzahlige Reihe in der pandas

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Habe ich folgende Daten Rahmen: In [31]: rise_p Out[31]: time magnitude 0 1379945444 156.627598 1 1379945447 1474.648726 2 1379945448 1477.448999 3 1379945449 1474.886202 4 1379945699 1371.454224 Nun, ich möchte, um Reihen zu gruppieren, die innerhalb einer minute.

SQL Division zweier Werte in der Spalte für jede Gruppe von Zeilen nach einer Spalte gruppiert

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Derzeit, ich habe eine Tabelle, die die folgenden drei Variablen: Firmenname, data_date, und Preis. Werden die Daten in die Tabelle eine Zeit-Serie Natur. Für jeden der die Namen der Unternehmen gibt es Zeilen, die name des Unternehmens,

Plot gruppiert (Zeit -) Reihe in R mit Legende

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Laut meiner Daten (vgl. Bild) nennt sich BIP. Ich würde gerne wissen, wie man plot alle Länder in einem Diagramm. Und ich würde gerne eine Legende für die einzelnen Länder wie unterschiedliche Farben pro Zeile oder anderen

ab einer täglichen Zeitreihen in R

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Habe ich eine tägliche Zeit-Serie über die Anzahl der Besucher auf der Website. meine Serien starten von 01/06/2014 bis heute 14/10/2015 so möchte ich Vorhersagen, Zahl der Besucher in der Zukunft. Wie kann ich Lesen meiner Serie

Beispiel für Time Series Prediction using Neural Networks in R

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Jemand hat eine schnelle kurze pädagogischen Beispiel für die Verwendung von Neuronalen Netzen (nnet in R) für den Zweck der Vorhersage? Hier ist ein Beispiel, in R, der eine Zeit-Serie T = seq(0,20,length=200) Y = 1 +

Grenzen setzen mit scale_x_datetime und Zeit-Daten

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Möchte ich Grenzen setzen für die x-Achse für ein Grundstück von Zeit-Serien Daten, die Funktionen, die nur Zeit (kein Datum). Meine Grenzen sind: lims <- strptime(c("03:00","16:00"), format = "%H:%M") Und meine ggplot druckt gut, aber wenn ich